智慧城市管理大數據采集及應用探究

朱 佳

(蘇州市城市管理局城市管理監督指揮中心，江蘇 蘇州 205000)

0 引言

隨著經濟的持續發展，城市規模在不斷擴大，城市管理的問題也日益凸顯，很多城市陸續建成了“數字城管”甚至“智慧城管”系統，為城市管理提供了有效的技術支持和監督考核基準。但是解決問題并不是城市管理的最終目的，如何分析問題產生的原因，如何從根本上杜絕問題的反復發生才是城市管理工作者應該重點面對的課題。

2016年8月，住建部首次倡導了“721工作法”，即70%的問題用服務手段解決、20%的問題用管理手段解決、10%的問題用執法手段解決，而智慧城管真正要探索的就是如何利用系統中的有效數據，結合大數據工具的特定建模，深入剖析城市“痛點”，找出問題根本，變被動管理為主動服務，變末端執法為源頭治理，只有這樣才能治標又治本，才不至于為解決問題而解決問題而無法遏制問題的反復，從而引起百姓不滿情緒。

1 數據采集方式實現

城市管理有兩種基本方法，分別是萬米單元網格管理法和事部件管理法。萬米單元網格法是將城市區域劃分為若干個一平方公里的網格，每個網格配備一個監督員進行該網格的管理巡查上報[1]。事部件管理法是將城市管理問題分為若干個事部件大小類，每個問題都可以具體對應到一個問題小類，通過對小類數據進行分析，在一定程度上可以了解到城市管理的現狀以及城市問題發生趨勢。而事部件問題分析的基礎就是將問題和事件部件進行對應，因此采集是分析的第一步。

1.1 部件數據采集

部件是市政設施中的固定物體，因此其發生位置是唯一確定的。所以在問題發生前，就可以有針對性地對部件進行提前入庫，這樣可以提高部件匹配的效率和準確程度。一般從前期部件普查到中期持續更新再到最后工單匹配，是一個完整的部件數據獲取流程。

1.1.1 部件數據普查

對于城市管理來說，全域范圍內基礎的部件屬性數據必須要通過專業公司進行全面普查工作獲取[2]。根據國標要求，每一個城市部件至少需要具備14個基礎屬性數據字段，其中對于大數據分析最重要的一個屬性就是“部件標識碼ObjID”，每個部件對應唯一一個編碼，從該部件產生到移除的過程中標識碼均應保持不變，且部件移除后其編碼不再分配給新部件，相當于部件的身份證號碼。因此這個屬性特性得以為部件的大數據分析決策提供有效的分類基礎。

部件編碼由16位數字組成，組成規則為：6位行政區劃代碼+4位大小類代碼+6位流水順序碼。按照該編碼規則，每個行政區內每個部件小類可分配近100萬數量，在中大型城市規劃規模體量下完全夠用[3]。

部件屬性除國標規定的14個基礎屬性外，還有兩個必要屬性即地理坐標經緯度字段。部件編碼說明了部件是什么，經緯度坐標決定著部件在哪里。因為部件本身沒有名稱等其他可供檢索匹配的數據，在實際城市管理應用中想要確認到唯一的部件，就需要根據坐標定位點進行匹配關聯。因此，普查采集每個部件的經緯度坐標值，也是大數據關聯應用的基礎。

通過部件普查可以一次性梳理所有部件，構建基礎部件數據庫。

1.1.2 部件數據自主更新

專業公司部件普查是城市部件基礎數據庫形成的必要手段，但是城市始終處于不斷的發展中，就不可避免地會有部件的新增、破損和移除，想要通過定期的部件普查去解決這些變更問題，往往費時費力還效果不佳，甚至嚴重影響部件編碼的唯一對應性，因此保持實時的部件自主更新采集才是部件數據維持真實有效的最好途徑。

部件數據自主采集更新機制，需要動用到城市管理監督巡查采集員隊伍甚至城市管理行政執法大隊隊員，管理督促這些隊伍在日常巡查管理中針對發現的部件變更信息通過特定的手機軟件進行實時采集上報，并由管理員及時審核入庫，賦予其ObjID等基礎字段屬性，實時充實完善城市部件基礎數據庫。

然而這些通過自主更新采集上報的部件信息在定位獲取等方面肯定不及專業的采集設備，必要時可以導出所有自主更新的數據讓專業的采集公司再統一地有目的性地進行專業錄入，這既保證了數據更新的及時性，也降低了政府財政費用，節省了人力財力物力等開支，提高了城市管理的效率。

1.1.3 部件數據匹配

要對部件數據進行大數據分析，就需要讓每一個部件問題工單都匹配上其對應的部件，這樣才能針對問題有目的性地進行分類分析。數字城管的事部件問題管理法就要求了部件類工單需要匹配上對應的部件編碼才可以進行處置派遣。蘇州市數字城管目前限定部件編碼為部件類工單必填項，當選擇好部件小類并進行定位后，定位點附近已普查入庫的小類圖例會顯示出來，以供受理員進行查詢并獲取選中的部件編碼，完成部件編碼和工單的匹配，匹配界面如圖1所示。

1.2 事件數據采集

部件因其特點可以單獨對單個個體的屬性進行采集和分析，事件小類卻無法通過屬性具體概括。然而在實際城市管理過程中，事件問題的占比往往更多，對民生影響更大。因此就需要對每個小類中值得分析的內容進行人工提取標注，通過在受理時根據問題補充特定字段，便于在分析時準確抓取數據。

比如針對常見的城市管理問題違法建設，當受理員選定了“違法建設”小類后，系統會根據預設彈出對應窗口，要求受理員根據字段提示補充完善相應信息，比如小區名稱、樓幢號、搭建狀態(在建/已建)、搭建物(陽光房/破墻開窗等)等。

又如，針對無證攤販問題的投訴，在受理時當受理員選定了“無證經營游商”小類時，根據預設彈出補充窗口，按照提示完善比如經營內容(果蔬/百貨/小吃等)、道路名稱等字段。包括“占道經營、店外經營、暴露垃圾”等事件小類，均可以結合事發道路、規模等分析字段做必要的補充。通過該手段，采集完善事件問題的基礎屬性，加之問題工單本身的區域網格等屬性，結合后有利于后期進行大數據匯總分析。

圖1 蘇州市數字城管工單登記部件匹配界面

2 大數據分析及應用

2.1 部件問題分析

結合前期的部件數據采集入庫工作以及和實際工單的匹配對應，以蘇州市為例，統計2018年全年部件問題處置情況，可整理出表1所示數據。

對表1污水井蓋發生頻次“4”這個數據進行反查，可得出詳細數據如表2所示。

根據表1、表2可分析得出，部件編碼為3205080102000003的污水井蓋在半年內相繼上報了4起破損問題，平均間隔均為一個多月，處置部門均為水務集團，可分析得出以下結論：

(1)同一部件反復損壞，考慮是否部件位置設置不合理。比如井蓋設置在機動車來往較頻繁的機動車道上可能會加速井蓋的日常磨損從而引起安全隱患。

(2)同一部件反復修復后仍然沒有緩解破損頻率，考慮是否該部件生產廠商質量控制有問題，生產產品達標率不夠?？梢月搫酉嚓P誠信機制對這類廠商的誠信履約行為進行監督和考核，甚至可以建議財政部門限制這類廠商的投標活動，以達到警示作用。

表1 2018年蘇州市部件問題情況匯總表(節選)

表2 2018年蘇州市部件問題情況反查表

(3)同一部門處置的問題反復多次發生，考慮是否該處置部門處置態度敷衍了事、處置不力，同時是否是數字城管結案員結案把關不嚴，草率辦結。

(4)同一部件反復損壞，是否有可能是人為惡意所為?？紤]加強該區域的巡邏排查，甚至在條件允許的情況下加裝監控探頭等，保護國有資產。

(5)同一區域多部件相繼損壞，可能該片區已建成多年，部件已陸續達到使用年限，考慮是否申報建筑修復工程統一更換部件修葺道路。

通過上例可以得出智慧城市管理對部件大數據進行分析的可能性、合理性以及分析方向，根據部件數據和工單信息的結合可以進一步得到相關結論，有利于指導城市規劃建設布局的合理性。

2.2 事件數據分析

結合前期事件數據獲取工作，以蘇州市為例，統計2018年7月～9月蘇州市數字城管接報的典型事件類問題，可整理得到表3。

表3 2018年第三季度蘇州市事件問題情況匯總表(節選)

由于數字城管的事件類問題的處置都由對應的屬地城管部門進行管轄，因此表3匯總了責任網格和小類頻次之間的關系——同樣的小類，有些區域內發生頻次高，有些區域發生頻次低；同一片區域，有些小類發生頻次高，有些小類發生頻次低。根據表3就可以分析各個區域的管理水平。

比如反查表3中滄浪街道新滄社區(320508001021)2018年三季度的7條違建數據得到表4。

表4 責任社區事件管理反查表

結合圖2可知，該社區管轄的住宅小區非常多，是居民住宅集中地，因此違建隱患相比于其他社區要多是相對正常的現象；根據反查數據發現其中有些小區違建數多，有些小區很少甚至沒有，也可初步掌握各個小區的物業管理及控違水平。另外，搭建物字段也反映了大多數違建都集中在陽光房、雨棚及破墻開窗開店等，若要進行違建集中整治可以有針對性地進行巡查規范。

反查表3姑蘇區雙塔街道宏葑社區(320508002005)的18條露天燒烤數據，可得出表5。

蘇州市姑蘇區莊先灣路是蘇州市夜市繁華路段，一到夏天，燒烤、龍蝦、大排檔的叫賣聲此起彼伏，燒烤的油煙烏煙瘴氣，附近居民苦不堪言，因此夜間針對該區域的相關投訴非常多。通過表5對該地區第三季度露天燒烤的反查可以發現，該路段7月份問題比較集中，而8、9月份有明顯改善，可以得出該地區巡查隊員管控力度加強，配合相關政府發文規范治理，對露天燒烤的遏制力度顯著增強。

同理，通過對表3中無照經營游商數據的反查，可以根據無照經營游商的頻發路段及時間，分析該路段是否有學校、工廠，頻發時間是否集中在上放學、上下班期間，就能夠有針對性地集中警力在高發時間內去重點糾察這類問題。針對非機動車亂停放問題，也可結合反查數據分析該地區是否有集中的商鋪，是否規劃停車位不足導致亂停車現象，是否可以從便民的角度重新劃定停車位等。

圖2 姑蘇區滄浪街道新滄社區(320508001021)管轄圖

表5 責任社區事件管理反查表(節選)

這些分析有利于城市管理的精細化和便民化，是基于實際問題衍生出來的對于民生的重新界定，有助于城市管理者真正做到科學決策，為人民服務。

3 結論

在大數據普遍應用的時代背景下，相關技術已經滲透到城市管理的各個方面。想要優化城市管理就要利用好數據，想要用好數據就要保證數據的真實有效性，實現“用數據來說話，用數據來管理，用數據來決策，用數據來創新”[4]。

本文基于蘇州市智慧城管的數據采集和數據使用，從部件、事件兩個方面分析了大數據應用的可行性和合理性，結合實際數據實例，給出了城市管理、城市建設決策的參考方向。